Despliegue Automatizado de Modelos con GitHub Actions y MLOps

La transición de un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción confiable es uno de los pasos más críticos en el ciclo de vida del machine learning. Automatizar este proceso asegura que tus modelos sean probados, empaquetados y desplegados consistentemente sin intervención manual. Este curso basado en texto te guiará a través de los conceptos centrales de Machine Learning Operations (MLOps) y entrega continua. Comprenderás cómo escribir flujos de trabajo automatizados que se activan ante cambios en el código, empaquetar tu modelo en un contenedor y desplegarlo de forma segura en un endpoint en línea. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de MLOps y el ciclo de vida del despliegue de modelos - Configurar flujos de trabajo de GitHub Actions para automatizar los pasos de prueba y despliegue - Construir imágenes de contenedor para empaquetar tus modelos de machine learning y dependencias - Desplegar modelos entrenados en endpoints en línea para inferencia en tiempo real - Implementar pruebas básicas para las entradas del modelo y las configuraciones de despliegue - Gestionar secretos y credenciales de forma segura dentro de tus pipelines de automatización Comenzarás con la terminología clave y los conceptos fundamentales de CI/CD y MLOps antes de pasar a la configuración práctica. A través de explicaciones escritas y fragmentos de código claros, aprenderás a escribir archivos de flujo de trabajo, a contenerizar modelos y a verificar despliegues exitosos. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, aspirantes a ingenieros de MLOps y desarrolladores de software nuevos en el despliegue de machine learning, sin requerir experiencia previa en DevOps. Comienza a automatizar tus flujos de trabajo de machine learning hoy mismo.